Propuesta arquitectónica de un centro de esparcimiento social con enfoque sistémico y sostenible, Santa Eulalia UNFV-2018

La presente investigación tiene como objetivo proponer un modelo de diseño arquitectónico, aplicando los principios de un enfoque sistémico sostenible, permitiendo conceptualizar y aplicar las variables exógenas como es el clima y la topografía del lugar de estudio, asimismo, el aprovechamiento de la alta radiación solar y rescatar la flora y fauna del lugar en espacios públicos, lo cual permitirá la mitigación de la contaminación ambiental, a través de la utilización de las energías limpias y el manejo de los materiales biodegradables en la propuesta del proyecto. Estos espacios de esparcimiento social, académico y cultural permiten la integración de la comunidad Villarrealina. En este contexto la propuesta del diseño se mimetiza con el entorno del lugar, aplicando el terrazeo (herencia ancestral) para armonizar con la topografía y maximizar el aprovechamiento los espacios, la distribución de los espacios obedece a la alta vulnerabilidad del lugar del proyecto, la misma que está amenazada permanentemente por los desastres naturales donde se hace las sugerencias de reforzamientos estructurales

Propuesta arquitectónica de un centro de esparcimiento social con enfoque sistémico y sostenible, Santa Eulalia UNFV-2018

La presente investigación tiene como objetivo proponer un modelo de diseño arquitectónico, aplicando los principios de un enfoque sistémico sostenible, permitiendo conceptualizar y aplicar las variables exógenas como es el clima y la topografía del lugar de estudio, asimismo, el aprovechamiento de la alta radiación solar y rescatar la flora y fauna del lugar en espacios públicos, lo cual permitirá la mitigación de la contaminación ambiental, a través de la utilización de las energías limpias y el manejo de los materiales biodegradables en la propuesta del proyecto. Estos espacios de esparcimiento social, académico y cultural permiten la integración de la comunidad Villarrealina. En este contexto la propuesta del diseño se mimetiza con el entorno del lugar, aplicando el terrazeo (herencia ancestral) para armonizar con la topografía y maximizar el aprovechamiento los espacios, la distribución de los espacios obedece a la alta vulnerabilidad del lugar del proyecto, la misma que está amenazada permanentemente por los desastres naturales donde se hace las sugerencias de reforzamientos estructurales

MÉTODO DE REMEDIACIÓN DE BAJO COSTO PARA DISMINUIR LA CONCENTRACIÓN DE METALES PESADOS EN AGUAS CONTAMINADAS POR LA ACTIVIDAD MINERA

Las aguas de la actividad minera, las cuales se vierten a los cuerpos de agua naturales, generalmente contienen metales pesados en concentraciones que superan los límites máximos permisibles (LMP) o que superan los estándares de calidad ambiental (ECA). Los metales pesados en concentraciones más altas de lo permitido son muy perjudiciales para la vida del ser humano, los animales y las plantas de una localidad o región aledaña a la actividad de la empresa minera. En esta investigación de remediación se propone la aplicación de un método químico no convencional no costoso usando una base débil, complementado con un método de biorremediación usando cascarilla de arroz, para disminuir significativamente la concentración de los metales pesados de aguas provenientes de la actividad minera formal, en las serranías del Perú. Primero se ensayó con soluciones simples de concentraciones conocidas de metales pesados y luegose ensayó con soluciones más complejas de metales (con dos o más metales). Cuando se utilizaron dispersiones de jabón de 90 mL a 110 mL, los porcentajes de extracción de metales pesados oscilan en el rango de 95% a 99%. Cuando haymezclas de varios metales pesados cuyas concentraciones oscilan en el rango de 13 mg·L-1 -a 114 mg·L-1 y las cantidades de cascarilla de arroz oscilan de 2,0g a 3,25g, alcanzándose el pH a 6,0 – 7,5

Weapon Detection Using YOLO V3 for Smart Surveillance System

Every year, a large amount of population reconciles gun-related violence all over the world. In this work, we develop a computer-based fully automated system to identify basic armaments, particularly handguns and rifles. Recent work in the field of deep learning and transfer learning has demonstrated significant progress in the areas of object detection and recognition. We have implemented YOLO V3 “You Only Look Once” object detection model by training it on our customized dataset. The training results confirm that YOLO V3 outperforms YOLO V2 and traditional convolutional neural network (CNN). Additionally, intensive GPUs or high computation resources were not required in our approach as we used transfer learning for training our model. Applying this model in our surveillance system, we can attempt to save human life and accomplish reduction in the rate of manslaughter or mass killing. Additionally, our proposed system can also be implemented in high-end surveillance and security robots to detect a weapon or unsafe assets to avoid any kind of assault or risk to human life

Toward Cost-Effective Timber Shell Structures through the Integration of Computational Design, Digital Fabrication, and Mechanical Integral ‘Half-Lap’ Joints

In a global context, where the construction industry is a major source of CO2 emissions and resource use, is dependent on concrete and its risks, and lags behind in digitalization, a clear need arises to direct architecture towards more practical, efficient, and sustainable practices. This research introduces an alternative technique for building timber space structures, aiming to expand its applications in areas with limited access to advanced technologies such as CNCs with more than five axes and industrial robotic arms. This involves reconfiguring economic and ecological constraints to maximize the structural and architectural advantages of these systems. The method develops a parametric tool that integrates computational design and manufacturing based on two-axis laser cutting for shells with segmented hexagonal plywood plates. It uses a modified ‘half-lap joint’ mechanical joint, also made of plywood and without additional fasteners, ensuring a precise and robust connection. The results demonstrate the compatibility of the geometry with two-axis CNC machines, which simplifies manufacturing and reduces the cuts required, thus increasing economic efficiency. The prototype, with a span of 1.5 m and composed of 63 plywood panels and 163 connectors, each 6 mm thick, supported a point load of 0.8 kN with a maximum displacement of 5 mm, weighing 15.1 kg. Assembly and disassembly, carried out by two students, took 5 h and 1.45 h, respectively, highlighting the practicality and accessibility of the method. In conclusion, the technique for building timber shells based on two-axis CNC is feasible and effective, proven by practical experimentation and finite element analysis

Huella energética y calidad de vida en usuarios de edificaciones multifamiliares

This research work has the purpose of seeking the relationship of the energy footprint with the quality of life of the users of multifamily buildings in the district of Santiago de Surco de Lima, through the application of a variety of instruments such as questionnaires, surveys, use of statistical and modeling software to collect data on topics such as the energy consumption of household appliances and lighting, indoor air quality, thermal, lighting and acoustic comfort, which are intended to serve as insights when determining the relationship between the energy footprint with the quality of life of users, which will allow us to formulate strategies that lead us to achieve energy efficiency and reduce CO2 emissions. The correlation coefficient was 0.839, and p-value (0.000) so there is a very high significant correlation between the Kg of CO2 and KW variables when using electrical equipment, and for the use of household appliances, in detail, there is a correlation Very Low between the variables of 0.227 and sig= 0.14 for the use of computer equipment, a moderate correlation of 0.542 and Sig=000 in the use of acclimatizers and a Null correlation of 0.094 with Sig=0.171 for the use of artificial light. between the variables Kg of CO2 and KW. It is concluded that there is a relationship between the energy footprint and the quality of life of the users of multifamily buildings in the district of Santiago de Surco de Lima.Este trabajo de investigación tiene la finalidad de buscar la relación de la huella energética con la calidad de vida en usuarios de edificaciones multifamiliares del distrito de Santiago de Surco de Lima, mediante la aplicación de una variedad de instrumentos como cuestionarios, encuestas, uso de softwares estadísticos y de modelamiento para recopilar datos de temas, como el consumo de energía de electrodomésticos y luminarias, la calidad del aire interior , el confort térmico, lumínico y acústico, los que pretenden servir como insights al momento de determinar la relación de la huella energética con la calidad de vida en usuarios, los mismos que nos permitirán formular estrategias que nos conduzcan a conseguir la eficiencia energética y a reducir las emisiones de CO2 . El coeficiente de correlación fue de   0.839, y p-valor (0.000) por lo que existe una correlación significativa Muy Alta entre las variables Kg de CO2 y KW al usar equipos eléctricos, y por el uso de equipos electrodomésticos, detalladamente, existe una correlación Muy Baja entre las variables de 0.227 y sig= 0.14 para el uso de equipos de computación, una correlación moderada de 0.542 y sig=0.00 en el uso de aclimatadores y una correlación Nula de 0.094 con sig=0.171 para uso de iluminación artificial. entre las variables Kg de CO2 y KW. Se concluye que hay una relación de la huella energética con la calidad de vida en usuarios de edificaciones multifamiliares del distrito de Santiago de Surco de Lima

Lightweight Cryptographic Algorithms for Guessing Attack Protection in Complex Internet of Things Applications

As the world keeps advancing, the need for automated interconnected devices has started to gain significance; to cater to the condition, a new concept Internet of Things (IoT) has been introduced that revolves around smart devicesʼ conception. These smart devices using IoT can communicate with each other through a network to attain particular objectives, i.e., automation and intelligent decision making. IoT has enabled the users to divide their household burden with machines as these complex machines look after the environment variables and control their behavior accordingly. As evident, these machines use sensors to collect vital information, which is then the complexity analyzed at a computational node that then smartly controls these devicesʼ operational behaviors. Deep learning-based guessing attack protection algorithms have been enhancing IoT security; however, it still has a critical challenge for the complex industries’ IoT networks. One of the crucial aspects of such systems is the need to have a significant training time for processing a large dataset from the networkʼs previous flow of data. Traditional deep learning approaches include decision trees, logistic regression, and support vector machines. However, it is essential to note that this convenience comes with a price that involves security vulnerabilities as IoT networks are prone to be interfered with by hackers who can access the sensor/communication data and later utilize it for malicious purposes. This paper presents the experimental study of cryptographic algorithms to classify the types of encryption algorithms into the asymmetric and asymmetric encryption algorithm. It presents a deep analysis of AES, DES, 3DES, RSA, and Blowfish based on timing complexity, size, encryption, and decryption performances. It has been assessed in terms of the guessing attack in real-time deep learning complex IoT applications. The assessment has been done using the simulation approach and it has been tested the speed of encryption and decryption of the selected encryption algorithms. For each encryption and decryption, the tests executed the same encryption using the same plaintext for five separate times, and the average time is compared. The key size used for each encryption algorithm is the maximum bytes the cipher can allow. To the comparison, the average time required to compute the algorithm by the three devices is used. For the experimental test, a set of plaintexts is used in the simulation—password-sized text and paragraph-sized text—that achieves target fair results compared to the existing algorithms in real-time deep learning networks for IoT applications